弥合差距:克服在医疗保健中实施人工智能的挑战

科学领域:

• 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
• 医疗信息学 医疗信息学
• 计算医学是一种计算医学.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在医疗保健中呈现出一种范式转变,其潜在应用范围从改善诊断准确度到定制的患者治疗计划.
• 人工智能在临床工作流程中的整合正在迅速推进,这是由提高效率和患者结果的承诺所推动的.

研究的目的:

• 概述人工智能在医疗保健中的变革潜力.
• 确定和讨论阻碍人工智能在临床环境中广泛采用和有效实施的关键挑战.
• 强调克服这些障碍的必要性,以实现公平和强大的人工智能集成.

主要方法:

• 对当前医疗保健中人工智能应用的文献综述.
• 分析人工智能实施中记录的挑战 (可解释性,偏见,基础设施,隐私,安全,道德,监管,教育).
• 综合专家意见和关于AI整合障碍的研究结果.

主要成果:

• 人工智能提供了巨大的好处,包括增强的诊断和个性化医疗.
• 确定的主要挑战包括可解释性问题,数据偏差,基础设施要求,隐私问题,安全漏洞以及道德/监管/教育障碍.
• 如果未能解决这些挑战,就会阻碍公平有效地部署人工智能.

结论:

• 克服已确定的挑战对于实现人工智能在医疗保健中的全部潜力至关重要.
• 解决可解释性,公平性,基础设施,隐私,安全和教育的战略干预是必不可少的.
• 成功整合人工智能需要一个多方面的方法,以确保它的好处在临床实践中得到安全和公平的实现.